利用Spark往Hive中存储parquet数据，针对一些复杂数据类型如map、array、struct的处理遇到的问题？...`map_col` MAP, `arr_col` ARRAY, `struct_col` STRUCT) STORED...( `id` STRING, `map_col` MAP, `arr_col` ARRAY, `struct_col` STRUCT<A:STRING,B...而存储字段类型为map时，有几种情况会导致这种异常的发生，比如map为空或者map的key为null。...这里是为了给出当遇到问题时，解决的一种思路。不仅要知道如何解决，更要知道发生问题是什么原因导致的、如何避免这种问题、解决了问题是怎么解决的（为什么这种方式能解决，有没有更优的方法）等。
需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list...，查询有哪些不同的课程？...仅对一行的数组去重，不是对整个数组字段去重-- https://docs.ucloud.cn/usql/common/func/array array_distinct(courses)["Math",
我们通常会用一个 Array 字段来储存一组用户 ID 列表或者一组文章 ID 列表。当我们需要查询某个用户是否在这个 Collection 的某个 Array 字段时就会用到本文中提到的方法。...示例数据源 图片 查询数据 以上面数据为例，我们要查询 MoAGij5SatoPsP5G3 这个数据是否在 invitationIds 这个数组字段中时，可以使用如下查询： CollectionName.find...invitationIds: { $elemMatch: { $in: ['MoAGij5SatoPsP5G3'] } } }) 这里用到了 elemMatch 和 in 方法，更多内容大家可以自己搜索一下 mongodb 的文档来寻找你需要的答案
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...SQL中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...Spark SQL可以解析出JSON数据中嵌套的字段，并且允许用户直接访问这些字段，而不需要任何显示的转换操作。...如果一个字段是JSON对象或者数组，Spark SQL将使用STRUCT 类型或者ARRAY类型来代表这些字段。...指定的模式可以是固定数据集的一个子集，也可以包含JSON数据集中不存在的字段。 当用户创建好代表JSON数据集的表时，用户可以很简单地利用SQL来对这个JSON数据集进行查询，就像你查询普通的表一样。
查询的时候，如果数据库中的这个字段的值含有空格（字符串内部，非首尾），或者我们查询的字符串中间有空格，而字段中没有空格。...title like ‘%李杨技术博客%’; 以上两句sql均无法查询出正确的结果，那么我们应该怎么写呢？...语句、mysql修改字段sql语句、mysql删除字段sql语句、mysql加字段sql语句、mysql添加字段语句，以便于您获取更多的相关知识。...补充:MySQL中关于查询条件中的字符串空格问题 https://blog.csdn.net/alibert/article/details/40981185 假设当前mysql数据库中有个表：sysuser...这样带来的问题是：我如何需要精确匹配robin这个内容？假设有一个登陆功能，我希望用户输入‘robin’可以登陆，但是输入‘robin空格’却不能登录，该如何实现。
先来回答标题所提的问题，这里的答案是列存储，下面对列存储及在列存储加速 Spark SQL 查询速度进行介绍 列存储 什么是列存储 传统的数据库通常以行单位做数据存储，而列式存储（后文均以列存储简称）以列为单位做数据存储...优势 列存储相比于行存储主要有以下几个优势： 数据即索引，查询是可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量（行存储没有索引查询时造成大量 IO，建立索引和物化视图代价较大） 只读取需要的列...Spark 原始支持 parquet 和 orc 两个列存储，下文的实践使用 parquet 使用 Parquet 加速 Spark SQL 查询 在我的实践中，使用的 Spark 版本是 2.0.0，...测试数据集包含1.18亿条数据，44G，每条数据共有17个字段，假设字段名是 f1,f2...f17。...列存储耗时: 1.3s 加速 78 倍 当然，上文也提到了，列存储在查询需要读取多列时并不占优势： Sql: select f1, f2, f3...f17 from tbInRow/tbInParquet
查询tablename 数据库中 以”_copy” 结尾的表 select table_name from information_schema.tables where table_schema='tablename...（base table 指基本表，不包含系统表） table_name 指具体的表名 如查询work_ad数据库中是否存在包含”user”关键字的数据表 select table_name from...如何查询表名中包含某字段的表 select * from systables where tabname like 'saa%' 此法只对Informix数据库有用 查询指定数据库中指定表的所有字段名column_name...table_schema from information_schema.tables where table_schema = ‘test’ group by table_schema; mysql中查询到包含该字段的所有表名...SELECT TABLE_NAME FROM information_schema.COLUMNS WHERE COLUMN_NAME='字段名' 如:查询包含status 字段的数据表名 select
如何查找MySQL中查询慢的SQL语句 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ...IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码 查看MySQL是否启用了查看慢SQL的日志文件 （1） 查看慢SQL日志是否启用 mysql> show variables like 'log_slow_queries...| log_slow_queries | ON | +------------------+-------+ 1 row in set (0.00 sec) （2） 查看执行慢于多少秒的SQL...会记录到日志文件中 mysql> show variables like 'long_query_time'; +-----------------+-------+ | Variable_name...="C:/temp/mysql_slow.log" long_query_time=1 log指示日志文件存放目录； log_slow_queries指示记录执行时间长的sql日志目录； long_query_time
我们知道，通过Delete From [xxx] where a=x 可以删除数据，那么如何删除通过查询出来的数据呢？...示例 w3resources - SQL Delete records using subqueries DELETE FROM customer1 WHERE agent_code=ANY( SELECT...agent_code FROM agents WHERE working_area='London'); 那么我们如何删除通过查询发现对比两个查询中的不一致的呢？...SQL Compare A ∪ B : UNION or UNION ALL (UNION eliminates duplicates, UNION ALL keeps them) A ∩ B : INTERSECT...CustPhone FROM Original EXCEPT SELECT CustId, CustName, CustAddress, CustPhone FROM Revised 所以当我们想要删除通过查询对比出不一致的数据
Spark UDF1 返回复杂结构 由java开发UDF1需指定返回值的DataType，spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...中嵌套 struct 的问题，也即文章5中遇到的问题。...= true) | | |-- city: string (nullable = true) 小结 Spark UDF1 返回基础数结构时，直接使用DataTypes中已定义的；返回Map...、Array结构时，先使用createArrayType、createMapType创建对应的json string，再使用DataType.fromJson(...)创建DataType；返回struct...参考文献 1 如何使用Spark UDF返回复杂类型 https://mlog.club/article/1574696 2 使用 json定义spark sql schema 代码例子 http:
Structured Streaming以Spark SQL 为基础， 建立在上述基础之上，借用其强力API提供无缝的查询接口，同时最优化的执行低延迟持续的更新结果。...Dataframe，可理解为无限表格 [cloudtrail-unbounded-tables.png] 转化为Dataframe我们可以很方便地使用Spark SQL查询一些复杂的结构 val cloudtrailEvents...如何使用Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确的最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...SQL API处理转换来自Kafka的复杂数据流，并存储到HDFS MySQL等系统中。
把公共审计字段放进去并声明对应的填充策略： public abstract class BaseEntity<T extends Model<?...，当然你可以根据需要添加更多你需要填充的字段。...总结 今天我们 SQL 审计中的一些公共字段的自动填充的常用方案进行了一些介绍，特别对Mybatis Plus提供的功能进行了介绍相信能够帮助你简化一些样板代码的编写。...但是 SQL 审计并不仅仅这么简单，根据你的业务的不同会有不同的设计。...如果设计的更加精细化的话，会通过镜像或探针的方式采集所有数据库的访问流量，并基于 SQL 语法、语义的解析技术，记录下数据库的所有访问和操作行为。有空可以从网上获取相关的资料进行了解。今天就到这里。
什么是Spark SQL？ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 ?...然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。 同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图。...而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。 简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ? 什么是DataSet?...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
什么是 Spark SQL Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块. ...与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...Spark SQL 它提供了2个编程抽象, 类似 Spark Core 中的 RDD DataFrame DataSet 二. Spark SQL 的特点 1....同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。 ...样例类被用来在DataSet中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...使用 PySpark SQL 函数 struct()，我们可以更改现有 DataFrame 的结构并向其添加新的 StructType。...注意字段 Hobbies 是 array类型，properties是 map类型。...如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点...对于第二个，如果是 IntegerType 而不是 StringType，它会返回 False，因为名字列的数据类型是 String，因为它会检查字段中的每个属性。
: 新列名，强制必须存在，如果在嵌套类型中添加子列，请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1...• 在嵌套map类型member map>中添加子列col1, 设置字段为member.value.col1 col_type :...Hudi 支持开箱即用的常见模式演进场景，例如添加可为空的字段或提升字段的数据类型。此外，演进后的模式可以跨引擎查询，例如 Presto、Hive 和 Spark SQL。...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。
与 Spark 深度集成 CarbonData 已与 Apache Spark 深度集成，提供 Spark SQL 的查询优化技术并使用其代码生成功能。...这使得可以使用 Spark SQL 直接查询 CarbonData 文件，从而提供更快、更高效的查询结果。 支持全局字典编码 此功能有助于压缩表中的公共列，从而提高过滤查询的性能。...支持各种数据类型 Apache CarbonData 支持所有主要数据类型，包括 Array、Struct 和 Map 等复杂类型。...它还允许更有效地执行仅需要表中列的子集的查询。 索引： Apache CarbonData 使用多级索引策略来加速数据检索过程。...多功能性： 与旧格式不同，CarbonData 支持各种数据类型，包括复杂的数据类型，如 Array、Struct 和 Map。这种多功能性使其能够有效地处理更广泛的数据处理任务。
ETL的数据存储到Kafka Topic中 */ object _01StructuredEtlKafka { def main(args: Array[String]): Unit = {...ETL的数据存储到Kafka Topic中 */ object _01StructuredEtlKafka { def main(args: Array[String]): Unit = {...{DataFrame, Dataset, SparkSession} /** * 从Spark 2.3版本开始，StructuredStreaming结构化流中添加新流式数据处理方式：Continuous...按照时间处理数据，其中时间有三种概念： 1）、事件时间EventTime，表示数据本身产生的时间，该字段在数据本身中 2）、注入时间IngestionTime，表示数据到达流式系统时间，简而言之就是流式处理系统接收到数据的时间...，窗口代码如何编写呢？？
有时我们需要查询某个字段是否包含某值时，通常用like进行模糊查询，但对于一些要求比较准确的查询时（例如:微信公众号的关键字回复匹配查询）就需要用到MySQL的 find_in_set()函数； 以下是用...find_in_set()函数写的sq查询l语句示例： $keyword = '你好'; $sql = "select * from table_name where find_in_set('"....= array( 'msg_active' = 1, '_string' = "find_in_set('"....数据库中存的关键字要以英文“,”分隔； 2.存储数据要对分隔符进行处理，保证以英文“,”分隔关键字。...以上这篇使用tp框架和SQL语句查询数据表中的某字段包含某值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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